Hiện nay, cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ, sự phát triển vượt bậc của Internet và các nền tảng mạng xã hội đã tạo ra không gian thông tin mở, đa chiều, góp phần thúc đẩy giao lưu, tiếp nhận tri thức và phát triển kinh tế - xã hội. Tuy nhiên, song hành với những lợi ích to lớn đó, môi trường số cũng đặt ra nhiều thách thức phức tạp đối với công tác bảo đảm an ninh, an toàn thông tin và ổn định tình hình chính trị - xã hội. Đáng chú ý, thời gian gần đây, tình trạng lan truyền các video có nội dung sai trái, xuyên tạc, đặc biệt liên quan đến vai trò, vị trí lãnh đạo của Đảng Cộng sản Việt Nam, có xu hướng gia tăng cả về số lượng và mức độ tinh vi, gây tác động tiêu cực đến nhận thức của một bộ phận quần chúng nhân dân.

Các đối tượng chống phá đã và đang triệt để lợi dụng thành tựu của khoa học - công nghệ, nhất là Trí tuệ nhân tạo, để thực hiện hành vi cắt ghép, chỉnh sửa, tạo dựng hình ảnh và video giả mạo. Công nghệ Deepfake cho phép tạo ra các sản phẩm truyền thông có độ chân thực cao, khó phân biệt bằng mắt thường, qua đó bóp méo sự thật, xuyên tạc bản chất sự việc, thậm chí dựng lên các tình huống, phát ngôn không có thật nhằm gây hoang mang dư luận, làm suy giảm niềm tin của nhân dân. Thực tiễn cho thấy, các sản phẩm giả mạo này thường được phát tán với tốc độ nhanh trên không gian mạng, lợi dụng tâm lý tò mò, thiếu kiểm chứng thông tin của người dùng để gia tăng mức độ lan truyền và ảnh hưởng.

Trước tình hình đó, việc nghiên cứu, ứng dụng các thành tựu của phân tích kỹ thuật số trong phát hiện và nhận diện hình ảnh, video giả mạo trở thành yêu cầu cấp thiết. Đây không chỉ là giải pháp mang tính kỹ thuật nhằm xác định tính xác thực của dữ liệu số, mà còn là công cụ quan trọng hỗ trợ các cơ quan chức năng trong đấu tranh, ngăn chặn các hoạt động tuyên truyền sai trái, thù địch trên không gian mạng. Đồng thời, việc triển khai hiệu quả các công nghệ này còn góp phần củng cố niềm tin của nhân dân, bảo vệ vững chắc nền tảng tư tưởng của Đảng, giữ vững ổn định chính trị và trật tự an toàn xã hội trong tình hình mới.

Trước tình hình công nghệ số phát triển nhanh chóng, “hình ảnh, video giả mạo, xuyên tạc” được hiểu là các sản phẩm hình ảnh, video đã bị can thiệp bằng các kỹ thuật cắt ghép, chỉnh sửa hoặc tạo dựng thông qua các công nghệ hiện đại, đặc biệt là Trí tuệ nhân tạo. Những sản phẩm này có thể làm thay đổi nội dung, bối cảnh, thậm chí tạo ra các nhân vật, phát ngôn không có thật, xuyên tạc, bóp méo sự thật, nhằm phủ nhận, hạ thấp vai trò lãnh đạo của Đảng Cộng sản Việt Nam. Các nội dung truyền thông này thường được dàn dựng có chủ đích, kết hợp giữa hình ảnh giả mạo và thông tin sai lệch nhằm tác động tiêu cực đến nhận thức xã hội, phục vụ mục đích chống phá trên không gian mạng.

Hình ảnh, video giả mạo trong các trang tin sai trái, thù địch có những đặc điểm nổi bật, trước hết là tính tinh vi, khó nhận biết. Nhờ ứng dụng các công nghệ xử lý hình ảnh tiên tiến, các sản phẩm giả mạo có độ chân thực cao, từ biểu cảm khuôn mặt, giọng nói đến bối cảnh đều được tái hiện gần giống với thực tế, gây khó khăn cho việc phân biệt thật – giả. Các nội dung này có tốc độ lan truyền nhanh trên các nền tảng mạng xã hội. Chỉ trong thời gian ngắn, một video giả mạo có thể tiếp cận hàng nghìn, thậm chí hàng triệu người dùng, đặc biệt khi được gắn với các tiêu đề gây sốc, kích thích sự chú ý. Đặc biệt, các đối tượng thường triệt để khai thác tâm lý đám đông, sự thiếu kiểm chứng thông tin của một bộ phận người dùng. Thông qua việc cắt ghép, lồng ghép các chi tiết nhạy cảm liên quan đến chính trị, tổ chức bộ máy, xuyên tạc phát biểu của cán bộ lãnh đạo, từ đó suy diễn sai lệch về mục tiêu, ý nghĩa của chủ trương. Các nội dung này gây hoang mang trong dư luận, làm sai lệch nhận thức của một bộ phận người dân nếu không được kiểm chứng từ nguồn chính thống.

Hình ảnh, video giả mạo trong các trang tin sai trái, thù địch gây ra nhiều hệ lụy nghiêm trọng. Trước hết, chúng làm nhiễu loạn môi trường thông tin, khiến người tiếp nhận khó phân biệt đúng – sai, thật – giả. Tiếp đó, các nội dung xuyên tạc có thể làm sai lệch nhận thức xã hội, từng bước hình thành tâm lý hoài nghi, giảm sút niềm tin vào các chủ trương, chính sách của Đảng và Nhà nước. Nguy hiểm hơn, đây còn là công cụ để các thế lực thù địch tiến hành “diễn biến hòa bình” trên lĩnh vực tư tưởng, đe dọa trực tiếp đến an ninh chính trị, trật tự an toàn xã hội. Do đó, việc nhận diện, đấu tranh và ngăn chặn kịp thời các sản phẩm giả mạo này là yêu cầu cấp bách, có ý nghĩa quan trọng trong bảo vệ nền tảng tư tưởng của Đảng trong tình hình hiện nay.

Thực tiễn trong thời gian qua, hoạt động đấu tranh với thông tin sai trái trên không gian mạng đã ghi nhận nhiều kết quả cụ thể, trong đó việc ứng dụng các công nghệ phân tích dữ liệu số vào phát hiện, làm rõ bản chất hình ảnh, video giả mạo đóng vai trò then chốt, góp phần trực tiếp bác bỏ các luận điệu xuyên tạc. Cụ thể, theo số liệu từ các cơ quan chức năng cho thấy năm 2024, các cơ quan quản lý đã yêu cầu các nền tảng xuyên biên giới gỡ bỏ khoảng 15.995 nội dung vi phạm, trong đó Facebook chiếm 8.981 nội dung, YouTube 6.043 nội dung (chủ yếu là video), và TikTok 971 nội dung, với tỷ lệ xử lý đều đạt trên 90%. Sang năm 2025, tình hình tiếp tục diễn biến phức tạp, riêng quý III đã ghi nhận 10.713 bài viết vi phạm trên Facebook, 705 video vi phạm trên YouTube và 798 nội dung trên TikTok bị gỡ bỏ. Đồng thời, khoảng 30.000 tài khoản giả mạo cũng đã bị phát hiện và xử lý trong 6 tháng đầu năm 2025. Những con số này phản ánh rõ xu hướng gia tăng nhanh chóng của các hoạt động phát tán thông tin sai trái, trong đó có các sản phẩm hình ảnh, video giả mạo. Ngoài việc bóc gỡ các các hình ảnh, video giả mạo, xuyên tạc cũng như xứ lý vi phạm hành chính với các hành vi như vậy, trong thời gian qua, không ít vụ việc cơ quan chức năng phải tiến hành xử lý hình sự để tăng sức răn đe. Cụ thể, vụ liên quan đến đối tượng Lê Trung Khoa diễn ra trong nhiều năm gần đây, đặc biệt từ năm 2019 đến năm 2023. Đối tượng là quản trị, điều hành một số tài khoản và kênh như fanpage, YouTube, website “Thoibao.de”, thường xuyên đăng tải video, hình ảnh bị cắt ghép, chỉnh sửa nhằm xuyên tạc chính trị, bôi nhọ lãnh đạo và chống phá Đảng Cộng sản Việt Nam. Các nội dung này lan truyền qua Facebook, YouTube và nhiều diễn đàn trực tuyến, thu hút lượng theo dõi lớn, gây nhiễu loạn thông tin. Cơ quan chức năng nhận định đây là hoạt động có tổ chức, sử dụng công nghệ để phát tán tin giả, nên đã tiến hành điều tra để xử lý nghiêm minh nhằm bảo đảm an ninh thông tin.

Có thể thấy, thực trạng trên đặt ra thách thức lớn đối với công tác bảo đảm an ninh thông tin và bảo vệ nền tảng tư tưởng. Việc nhận diện, phát hiện và xử lý kịp thời các hình ảnh, video giả mạo không chỉ là yêu cầu về mặt kỹ thuật mà còn là nhiệm vụ chính trị quan trọng, góp phần đấu tranh hiệu quả với các luận điệu sai trái, thù địch trong tình hình hiện nay. Trước thực trạng đó, lực lượng an ninh mạng và cơ quan điều tra là tuyến đầu trong phát hiện các nguồn phát tán thông tin sai lệch. Quá trình xác minh, các lực lượng này đã phối hợp chặt chẽ với các đơn vị nghiệp vụ, nhất là lực lượng Kỹ thuật hình sự tiến hành giám định dữ liệu là hình ảnh, video. Kết quả phân tích cần làm rõ tính chất thật giả của các hình ảnh, video này, xác định rõ bản chất có bị cắt rời khỏi bối cảnh gốc, lồng ghép với hình ảnh không liên quan hay không, để từ đó có căn cứ, cơ sở đấu tranh phản bác các nội dung xuyên tạc, đồng thời xử lý các tài khoản vi phạm theo quy định. Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả đạt được, công tác giám định nói riêng và công tác phân tích dữ liệu số để phát hiện hình ảnh giả mạo, xuyên tạc đang đối mặt với nhiều khó khăn, thách thức. Trước hết là sự phát triển nhanh chóng của công nghệ Deepfake thế hệ mới, cho phép tạo ra các sản phẩm giả mạo có độ chân thực rất cao, thậm chí có khả năng vượt qua một số phương pháp phát hiện truyền thống. Điều này làm gia tăng áp lực đối với các cơ quan chức năng trong việc cập nhật công nghệ và nâng cao trình độ chuyên môn.

Thứ hai, hệ thống công cụ giám định, phân tích dữ liệu trong nước còn hạn chế, một số kỹ thuật chuyên sâu vẫn phụ thuộc vào phần mềm, công nghệ nước ngoài, dẫn đến khó khăn trong việc chủ động xử lý các tình huống phức tạp, đặc biệt là khi đối tượng sử dụng công nghệ mới, chưa phổ biến.

Thứ ba, khối lượng thông tin trên không gian mạng ngày càng lớn, tốc độ lan truyền nhanh, trong khi nguồn lực về con người và trang thiết bị còn chưa tương xứng. Nhiều nội dung sai lệch có thể lan rộng trước khi được phát hiện và xử lý triệt để, gây tác động tiêu cực đến dư luận. Không chỉ vậy, nhận thức của một bộ phận người dùng Internet còn hạn chế, thiếu kỹ năng kiểm chứng thông tin, dễ bị dẫn dắt bởi các nội dung giật gân, xuyên tạc. Đây là yếu tố gián tiếp làm gia tăng hiệu ứng lan truyền của các sản phẩm giả mạo. Những khó khăn nêu trên đòi hỏi phải có giải pháp đồng bộ về công nghệ, tổ chức và tuyên truyền nhằm nâng cao hiệu quả đấu tranh trong thời gian tới.

Xuất phát từ những khó khăn, thách thức trong thực tiễn, việc nâng cao hiệu quả nghiên cứu, ứng dụng và trang bị các công nghệ hiện đại về phân tích dữ liệu số nhằm phát hiện hình ảnh, video giả mạo, xuyên tạc là rất quan trọng, trên cơ sở nghiên cứu, phân tích tổng quan các tiến bộ hiện nay về phân tích dữ liệu kỹ thuật số hiện nay, bài viết đưa ra một số kinh nghiêm và giải pháp công nghệ cụ thể như sau:

Một là: Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI, Deep Learning)

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình học sâu (Deep Learning), hiện đang giữ vai trò then chốt trong việc phát hiện hình ảnh, video giả mạo. Thông qua việc huấn luyện trên tập dữ liệu lớn, hệ thống AI có khả năng nhận diện các dấu hiệu bất thường mà mắt thường khó phát hiện. Cụ thể, AI được sử dụng để nhận diện sản phẩm Deepfake thông qua việc phân tích chuyển động khuôn mặt, nhịp chớp mắt, sự đồng bộ giữa hình ảnh và âm thanh. Ngoài ra, các thuật toán còn có thể so sánh dữ liệu nghi vấn với dữ liệu gốc (nếu có), từ đó phát hiện sự sai lệch về cấu trúc hình ảnh. Đây là phương pháp có độ chính xác cao, có khả năng tự động hóa, phù hợp với việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu trên không gian mạng.

Hai là: Công nghệ phân tích ảnh số (Image Forensics)

Phân tích ảnh số là phương pháp truyền thống nhưng vẫn giữ vai trò quan trọng trong phát hiện hình ảnh giả mạo. Một trong những kỹ thuật phổ biến là phân tích mức lỗi nén ảnh (ELA – Error Level Analysis), cho phép xác định các vùng trong ảnh có dấu hiệu bị chỉnh sửa do sự khác biệt về mức độ nén.

Bên cạnh đó, việc phân tích cấu trúc pixel và nhiễu ảnh giúp phát hiện sự không đồng nhất giữa các vùng trong cùng một bức ảnh – dấu hiệu thường gặp của việc cắt ghép. Ngoài ra, phân tích ánh sáng và bóng đổ cũng là cơ sở quan trọng để phát hiện hình ảnh ghép cảnh, bởi các đối tượng trong ảnh giả mạo thường không tuân theo quy luật vật lý thống nhất về nguồn sáng. Phương pháp này mang tính trực quan, dễ triển khai, thường được sử dụng kết hợp với các công nghệ hiện đại khác để nâng cao độ chính xác.

Ba là: Công nghệ phân tích dữ liệu metadata (EXIF)

Phân tích dữ liệu metadata, đặc biệt là chuẩn EXIF (Exchangeable Image File Format), là một trong những phương pháp quan trọng trong Giám định kỹ thuật số. Metadata chứa các thông tin “ẩn” đi kèm với file ảnh/video, như thiết bị ghi hình, thời gian tạo file, vị trí địa lý, cũng như lịch sử chỉnh sửa.

Thông qua việc khai thác các dữ liệu này, cơ quan chức năng có thể xác định được nguồn gốc ban đầu của hình ảnh, phát hiện dấu vết của phần mềm chỉnh sửa hoặc các bất thường về thời gian. Ví dụ, một bức ảnh được cho là chụp tại một thời điểm cụ thể nhưng metadata lại cho thấy đã qua chỉnh sửa nhiều lần bằng phần mềm chuyên dụng, từ đó đặt ra nghi vấn về tính xác thực của nội dung.

Bốn là: Công nghệ sinh trắc học (Biometrics) truy nguyên người qua ảnh

Công nghệ sinh trắc học đóng vai trò quan trọng trong việc xác thực danh tính cá nhân trong hình ảnh, video. Thông qua việc phân tích các đặc điểm sinh học như cấu trúc khuôn mặt, khoảng cách giữa các bộ phận (mắt, mũi, miệng), hệ thống có thể nhận diện và so sánh với dữ liệu chuẩn đã được lưu trữ.

Phương pháp này đặc biệt có giá trị trong việc phát hiện các video giả mạo sử dụng khuôn mặt của cá nhân có thật. Khi so sánh, nếu các đặc điểm sinh trắc không hoàn toàn trùng khớp hoặc có sự sai lệch bất thường, hệ thống có thể đưa ra cảnh báo về khả năng giả mạo. Đây là công cụ hỗ trợ hiệu quả trong xác minh danh tính và đấu tranh với các hành vi lợi dụng hình ảnh cá nhân để xuyên tạc.

Năm là: Ứng dụng phương pháp OSINT (tình báo nguồn mở) hỗ trợ phân tích ảnh số nhằm phát hiện hình ảnh giả mạo, xuyên tạc

Phương pháp OSINT (Open Source Intelligence) là việc khai thác, phân tích thông tin từ các nguồn công khai trên Internet nhằm phục vụ công tác xác minh. Đây là phương pháp linh hoạt, chi phí thấp nhưng mang lại hiệu quả cao trong nhiều trường hợp.

Thông qua các công cụ tìm kiếm ngược hình ảnh, phân tích dữ liệu mạng xã hội và đối chiếu với các nguồn tin chính thống, lực lượng chức năng có thể truy vết nguồn gốc ban đầu của hình ảnh hoặc video. Đồng thời, việc so sánh nội dung nghi vấn với các dữ liệu đã tồn tại trên Internet giúp xác định liệu hình ảnh đó có bị sử dụng sai ngữ cảnh hoặc chỉnh sửa hay không. Trong thực tiễn, OSINT thường được sử dụng kết hợp với các công nghệ khác nhằm tạo thành quy trình phân tích toàn diện, góp phần nâng cao hiệu quả phát hiện và xử lý các sản phẩm truyền thông giả mạo trên không gian mạng.

Về tổng thể, các công nghệ nêu trên không tồn tại độc lập mà thường được tích hợp, hỗ trợ lẫn nhau, tạo thành hệ thống phân tích dữ liệu kỹ thuật số đa tầng, không chỉ trực tiếp phục vụ công tác giám định kỹ thuật số của lực lượng Kỹ thuật hình sự mà còn được ứng dụng hiệu quả trong công tác nghiệp vụ, công tác trinh sát trên không gian mạng của các lực lượng khác trong ngành Công an và các cơ quan quản lý nhà nước trên không gian mạng. Việc ứng dụng đồng bộ các phương pháp này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng để phát hiện, ngăn chặn kịp thời các hình ảnh, video giả mạo, qua đó góp phần bảo vệ an ninh thông tin và nền tảng tư tưởng của Đảng trong tình hình hiện nay.

Tài liệu tham khảo:

1. Deepfakes in Digital Media Forensics: Generation, AI-Based Detection and Challenges (Deepfake trong giám định kỹ thuật số: Tạo lập, phát hiện bằng AI và những thách thức), Elsevier (Journal of Information Security and Applications), Amsterdam, 2025.

2. Forensic Analysis of AI-Generated Image Alterations Using Metadata Evaluation, ELA, and Noise Pattern Analysis (Phân tích giám định các chỉnh sửa ảnh do AI tạo ra bằng đánh giá metadata, ELA và phân tích nhiễu), Journal of Information Systems and Informatics, Mỹ, 2024.

3. Forensic Value of EXIF Data: An Analytical Evaluation of Metadata Integrity (Giá trị giám định của dữ liệu EXIF: Đánh giá phân tích về tính toàn vẹn của metadata), Journal of Information Systems and Informatics, Mỹ, 2025.

4. Deepfake Forensics: A Survey of Digital Forensic Methods for Multimodal Deepfake Identification (Giám định deepfake: Tổng quan các phương pháp giám định kỹ thuật số để nhận diện deepfake đa phương thức), PeerJ Computer Science, California, 2024.

5. A Systematic Literature Review on the Effectiveness of Deepfake Detection Techniques (Tổng quan tài liệu về hiệu quả của các kỹ thuật phát hiện deepfake), Taylor & Francis, London, 2023.

6. https://antg.cand.com.vn/Khoa-hoc-Ky-thuat-hinh-su/dep-loan-dung-ai-che-clip-xuyen-tac-i788284/

7. https://abei.gov.vn/thong-tin-dien-tu/gan-16000-noi-dung-vi-pham-da-duoc-go-bo-tren-cac-nen-tang-xuyen-bien-gioi/

Trung tá, TS Phùng Ngọc Hải

Khoa Kỹ thuật hình sự, Học viện Cảnh sát nhân dân

Thiếu tá, ThS Lê Thị Mai Hoa

Khoa Nghiệp vụ Điều tra hình sự, Học viện Cảnh sát nhân dân